(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザビームを走行車線を走行中の車両に向け照射して前記車両までの距離と前記車両までの空間において反射してきたエコーを電圧の変化として捉えて、これを経時的に検知する検知部と、検知された前記距離を示す距離データと検知された前記エコーを示すエコーデータとを含む測距データを前記検知部から経時的に取得する測距部とを、複数のレイヤごとに備えたレーザセンサと、
前記レーザセンサにおいて複数のレイヤごとに経時的に取得された前記測距データに基づいて前記車両の走行速度を算出し、算出した前記車両の走行速度と前記レーザセンサが取得した前記測距データのそれぞれを重ね合わせて所定の計測領域座標に変換した座標データとを含むポイントデータを生成し、生成した前記ポイントデータのうち前記所定の計測領域座標における距離が近い前記変換した座標データを同じ車両についての前記ポイントデータであると判定し、同じであると判定した前記車両の走行速度を表示部に表示するデータ処理部と、
を備えることを特徴とする交通流計測システム。
【請求項２】
前記走行中の車両の画像データを取得する画像取得部をさらに備え、
前記データ処理部は、前記車両の走行速度が所定の速度を超過しているか否かを判定し、前記車両の走行速度が所定の速度を超過していると判定した場合、前記画像取得部が取得した前記車両の画像データと前記車両の走行速度とを関連付けて前記表示部に表示する、
ことを特徴とする請求項１に記載の交通流計測システム。
【請求項３】
前記データ処理部は、所定の時間間隔における前記同じであると判定した前記車両の数を計数し、計数した前記車両の数を前記表示部に表示する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の交通流計測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通流計測システムに係り、特にレーザビームを計測領域に照射して得られる距離データの位置や距離等から、走行中の車両の時速や車両の台数を検知して交通流を計測し、更に計測状況における車両等の画像を取得することが可能な交通流計測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
レーザセンサによるレーザビームを利用して計測領域を走行する車両を測距し、得られる距離データから車両の時速や交通流を計測する技術が知られている。
例えば、特許文献１には、対象となる車両が通行する検出領域に対して、その上方位置から検出領域内の計測対象位置に向けてレーザビームを照射し、車両の進行方向と直交方向に対して、一定角度だけ傾けた走査方向に走査することにより、受信される反射信号の遅延時間に基づいて、検出対象までの距離と車両の進行方向の検出距離情報を分離し、その車両の進行方向に沿った成分から外形形状を認識し、走査方向に対する走査毎に得られる距離検出情報から検出対象物の特徴点の移動を検出して、そのときの車両の時速を計測する技術が開示されている。
【０００３】
また、特許文献２には、可搬型の交通流計測装置において、電波ビームの範囲内に計測当該車両が進入したことを、送信ゲート信号と受信ゲート信号の時間間隔を計測して電波を送信し、計測当該車両の受信ドップラ信号が無くなったことを検知して、計測対象車が電波ビームより退出したことを判定して電波を停止することで、自動的に電波の送信及び停止し、交通流の計測が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−２０３５８８号公報
【特許文献２】特開２００４−３０１５８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の装置は、検出領域内における車両の通行速度を検出し、少なくとも車両の先頭部分あるいは後尾部分が通過するときに、その車両の特徴点を抽出からその速度を計測する。そのため、計測に際しては、当該車両の先頭、若しくは後尾の部分を測距できる位置へのセンサの設置と、当該車両が計測点を通過する必要があり、走行車線の遠方から経時的に（複数回の）速度計測をすることができないと言う課題がある。
【０００６】
また、特許文献２に記載の装置は、電波ビームを用いて、計測当該車両の進入、退出を検知するが、計測当該車両がこれまでの走行車線から外れて他の走行車線へ車線変更した場合、距離データから求められる移動距離に誤差を生じる可能性から、車両の時速計測では誤差を生じる可能性が、更に交通流計測では、車両の台数に誤差を含んだ計測値になると言う課題がある。
【０００７】
本発明の目的は、上記課題に鑑み、複数のレイヤを形成する複数のレーザビームにより取得される距離データから物体の特徴点を検知して車両を認識し、かつ遠方向から車両を捉えながら正確な車両の速度や、車両の台数から交通流を計測することができる交通流計測システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の交通流計測システムは、好ましい例では、レーザセンサのレーザビームの照射によって計測領域から取得される測距データを用いて、車線を走行する車両までの距離を計測し、車両の速度や車両台数を計測する交通流計測システムであって、
路面より垂直方向に複数のレイヤを形成する複数のレーザビームを照射し、対象物から、距離データとエコーデータを含む測距データを取得する、複数のレイヤに対応した複数の測距部と、
該各測距部に対応して、該測距部で取得された測距データから車両の位置を検知する検知部と、
該測距部により取得された、距離データ及びエコーデータを含む測距データをレイヤ対応に記憶する測距データＤＢと、
該各測距部により取得された、レイヤ対応の該距離データと該エコーデータを統合処理して共通の三次元のデータに変換し、かつ共通する距離データから車両の速度を演算するデータ処理部と、
該データ処理部によって統合処理された距離データと、演算された速度データと、三次元座標データを記憶するポイントデータＤＢと、
該検知部で検知された車両に関するデータを表示する表示部を有し、
該データ処理部は、該ポイントデータＤＢに記憶された三次元座標データを用いて、同一車両かを判断し、同一車両と判断した場合には該車両に同一のＩＤを付与し、
該ポイントデータＤＢは、該同一のＩＤに対応付けて、同一と判断された該車両の速度データ、該距離データを記憶し、該表示部は、該データ処理部で同一車両と判断された車両の速度データを表示することを特徴とする交通流計測システムとして構成される。
【０００９】
好ましい例では、更に、計測領域内の車線上を走行する車両の画像データを取得する画像取得部を有し、前記データ処理部が、演算した車両の速度が所定の速度を超過している判断した場合、該画像取得部によって取得された車両を含む画像データと、該車両の該速度とを関連付けて、該表示部に表示する。
【００１０】
また好ましい例では、更に、車両の交通流に関するデータを記憶する交通流データＤＢを有し、前記データ処理部は、前記ポイントデータＤＢを検索して、指定された時間間隔に関して該当する固有ＩＤの車両のデータを得て、該固有ＩＤが付与された車両の数を合計して車両台数を求め、求めた車両台数のデータを該交通流データＤＢに記憶する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の交通流計測システムによれば、複数のレイヤを形成する複数のレーザビームにより取得される距離データから物体の特徴点を検知して車両を認識し、かつ遠方向から車両を捉えながら正確な車両の速度や、車両の台数から交通流を計測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一実施例における交通流計測システムの構成を示す図。
【図２】一実施例における遠方の車両の距離データと画像を取得する例を示す図。
【図３】一実施例における複数のレイヤによる車両端の位置情報の取得を説明するための図。
【図４】一実施例における車両接近による複数レイヤにおける測距位置の変化を示す図。
【図５】一実施例における車両の時速演算の処理動作を示すフローチャート。
【図６】一実施例における複数レイヤのレーザビームの照射イメージを示す図。
【図７】一実施例における複数レイヤのレーザビームの照射と解像度の関係を示す図。
【図８】一実施例における測距データＤＢのフォーマットを示す図。
【図９】一実施例におけるポイントデータＤＢのフォーマットを示す図。
【図１０】一実施例における距離データとエコーデータの関係を示す概念図。
【図１１】一実施例における交通流データＤＢのフォーマットを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の好適な実施例について、図面を参照して説明する。
図１は、一実施例における車両の時速計測をする交通流計測システム構成を示す。
この交通流計測システムは、路面から垂直方向に、レーザビームが複数レイヤ（この例では４つの照射面）を形成するように、４本のレーザビームを照射するレーザセンサ１を有する。レーザセンサ１は、４本のレイヤから照射するレーザビームにより距離データを含む測距データを得る測距部１０１〜１０４（総じて１０と示す）と、各レイヤの測距部１０に対応して、走行車線上の車両などの物体を検出する検知部１１１〜１１４（総じて１１と示す）を有する。
【００１４】
更に、交通流計測システムは、検知部１１から得られた測距データ（距離データ）９２を用いて車両の時速を演算し、また車両の速度や交通流のデータを表示部６に表示するためのデータ処理を行うデータ処理部２と、レーザセンサ１の検知部１１の設定やレーザセンサの制御を設定する設定制御部３と、管理者等によって操作され、設定制御部３やデータ処理部２に対する指示やデータの入力をする入力部４と、レーザセンサ１と車両との距離が予め設定された条件となった場合に、カメラ８で計測領域の画像データ９５を撮影して取得する画像取得部５と、設定制御部３において設定された制御情報やデータ処理部２で演算された車両の時速や画像取得部５で取得した画像を、表示データ９３として表示する表示部６と、本システムで取得される測距データ９２、車両の速度や、通過車両台数の演算結果９４、及び車両の画像データ９５を記憶する記憶部７を有して構成される。記憶部７は、測距データＤＢ７０１と、時速データを記憶するポイントデータＤＢ７０２、及び画像データＤＢ７０３、交通流データＤＢ７０４を有している。
【００１５】
データ処理部２は、測距部１０により測距され、検知部１１にて検出された車両までの距離に基づき、車両の現在位置を演算し、この演算結果９４と一段階前に演算される同一車両の位置データとを対応づけて車両の走行軌跡を認識する。この認識結果は、記憶部７に記憶され、また必要に応じて各種の制御装置（後述）に出力される。
車両の時速計測に関しては、車両の形状を連続する点の集まりの座標値であるポイントデータとして認識して、測距する車両の大きさやその移動方向に一定の条件を設けることで、レーザセンサから車両までの距離を求めることができる。この距離データから車両の時速を演算することが可能となる。
特に、車両の前面の両端、若しくは片端部分の位置データを経時的に監視することで、車両の走行車線を的確に把握することができると共に、車両が走行車線を移動した場合でも、両端又は片端部分の位置データに基づいて、車両までの距離を求めることが可能であり、車両の時速を正確に計測することが可能となる。
【００１６】
本実施例の特徴の１つとして、車両の距離データの他にエコーデータを取得することがあげられる。エコーデータは、マルチターゲット機能として、レーザビーム毎に最大３つのエコーを認識評価が可能であり、出力電圧を閾値に基づいてシステムノイズとエコーデータを分離して取得することができる。エコーデータは、距離データと同様にレーザセンサが複数のレイヤごとに物体を検知し、測距における変化が生じれば、何らの設定や処理を伴わずにその取得が可能である。
【００１７】
３つのエコーデータをエコーデータ１〜３とすると、エコーデータ１は、例えば、レーザビームが照射されるガラス板に近い空間では、短時間に高電圧の変化を捉える。エコーデータ２は、対象物体までの間の空間では、例えば、雨粒などを短時間の微小電圧を捉える。エコーデータ３は、対象物体に最も近い空間では、比較的長時間での高電圧を捉えることで分離してエコーデータを認識する。
本実施例において、レーザセンサによるエコーデータ１〜３は、経時的な計測において毎回取得できるとは限らず、経時的に測距する中で対象物体が存在した以降、それを検知した場合のみエコーデータが取得され、かつ測距における変化を取得することができる。
【００１８】
図１０に示すように、ある分解能における距離データ１０１とエコーデータ１０２は、同等に取扱われてポイントデータの生成に使用され、物体の認識に利用される。データ処理部２は、測距データＤＢ７０１に記憶された、レイヤごとの距離データとエコーデータについて、例えば距離データ（３５.４２ｍ）とエコーデータ（３８.５４ｍ）を同一物体のポイントデータとして認識して、イメージのクラスタ処理にて角度分解能＃００１として統合して距離データ１１１と、エコーデータ１１２として認識することができる。
【００１９】
複数レイヤのレーザビームを利用した本実施例による物体の計測を、従来の近距離を捉えた単一のレイヤのみのレーザビームによる計測と比較すると、従来のレーザビームの照射角（例えば、１８０°や２７０°）に対して、本実施例では垂直方向に複数のレイヤでの照射角は１１０°（−６０〜＋５０°の範囲）に絞られるので、レーザビームの照射距離が４０ｍ以上２００ｍ程度まで伸びることになり、より遠方の物体を捉えることが可能となる。カメラのレンズに例えれば、レーザビームの照射角度と照射距離に関する物体検知は、従来は広角〜標準レンズで物体を捉えるが、本発明では中程度の望遠レンズを固定して遠方の物体に照準を合わせ、物体を捉える計測と類似したものとなる。
【００２０】
本実施例において、設定制御部３は、解像度０.５°では１°のピッチで、解像度０.２５°では０.５°のピッチで、解像度０.１２５°では０.２５°のピッチで、レイヤ４，３とレイヤ２，１をインターレース方式により順番に走査するように制御する。更に、設定制御部３は、４本のレイヤのうち上側の２本のレイヤ４，３（Ｌｖ４，３）（走査角度範囲：−６０°〜＋３５°）と、下側の２本のレイヤ２，１（Ｌｖ２，１）（走査角度範囲：−５０°〜＋５０°）とをペアにして、ずらして交互にレーザビームを照射するようにレーザセンサ１を制御する。走査角度範囲が（−５０°〜＋３５°）の範囲で複数のレイヤ４〜１のスキャンレベルが揃い、各レイヤが−６０°〜＋５０°の範囲をスキャンすることになる。これにより、全体の解像度に拡げて領域の解像度を２倍とすることが可能である（図６参照）。
【００２１】
データ処理部２は、各レイヤ対応の検知部１１が検知した距離データと、レイヤ４〜１ごとの角度分解能と、最大３つのエコーデータをそれぞれ対応付けて、測距データＤＢ７０１（図８）に記憶する。例えば、４本のレイヤからは、車両を捉えたレイヤを選択する動作（図７）によって、全体の解像度の拡大をすることができる。
データ処理部２は、更に、測距データＤＢ７０１に蓄積されたレイヤ４〜１ごとの距離データ及びエコーデータを用いて、対象の車両の速度を演算して、レイヤ、エコーからの測距データ統合による車両のポイントデータと、車両の速度と、座標変換データをポイントデータＤＢ７０２（図９）に記憶する。更に、ポイントデータＤＢ７０２に記憶された車両の時速データを読み出して、車両ごとに表示部６に表示する。
【００２２】
ここで、レイヤ、エコーからの測距データ統合とは、計測領域で物体を検知するため、各レーザセンサからの測距データを重ね合わせて各レーザセンサを原点とした１つの（ｘｙｚ）座標変換する処理をいう。詳しくは、フレーム時間毎に任意の座標を原点とし、その原点からの各レーザセンサの座標、及びセンサの傾き（ピッチ角、ロール角、ヨー角）を考慮した座標をポイントデータに変換することであり、複数のレーザセンサで測定している空間を１つの（ｘｙｚ）座標に統合するものである。これにより、計測領域においてレーザセンサでの距離データやエコーデータのズレや不一致をキャリブレーション補正した測距データを得ることができる。
【００２３】
図２は、遠方の車両の距離データと画像を取得する例を示す。
２車線ある走行車線２０１を走行する車両２０３への測距において、レーザセンサ１の複数レイヤから車両２０３までの距離が、例えばレーザセンサの測距可能な距離４０ｍ以下になると、レーザセンサ１の複数のレイヤ４〜１内、車両２０３の位置を測距できるレイヤが生じることから、この地点から経時的に車両の距離データを取得しながら時速を計測することができる。また、走行車線２０１のレーザセンサ１の近傍に設置されたカメラ８により、走行状況の画像取得をする測定ポイント２０２に到達時点で取得することができる。レーザセンサ１で取得された測距データは測距データＤＢ７０１に格納され、画像データは画像データＤＢ７０３に格納される。
【００２４】
［演算例１］
次に、データ処理部２による車両の時速の演算方法について説明をする。
例えば、測距における計測周波数１２Ｈｚとし、レーザセンサから当該車両の距離を移動車両の位置データから計測する。この場合、計測値が移動前：３３.１ｍ、移動後：３６.１ｍとすると、その差分の距離から移動距離を求めると、
移動距離＝移動後の計測値−移動前の計測値  ・・・（１）
＝３６.１ｍ−３３.１ｍ＝３.０ｍ
となる。
（１）式の移動距離から計測周波数（１２Ｈｚ）における速度を求めると、
速度＝距離×周波数（÷時間）  ・・・（２）
＝３.０ｍ×１２Ｈｚ≒３６.０ｍ／ｓ
となる。
これを時速に換算すると、
時速＝３６.０ｍ／ｓ×３６００ｓ≒１３０ｋｍ／ｈ  ・・・（３）
となり、（３）から、時速１３０ｋｍ／ｈであることが分かる。
【００２５】
［演算例２］
計測周波数の間隔にて測距値が得られることで、車両の時速計測が可能となるが、計測周波数の間隔毎にて測距データが得られない場合においても、数ピッチ間隔後に測距データが得られれば、数ピッチ後に測距されるまでの平均値として、車両の時速の計測が可能となる。
例えば、ある任意の２点間の測距データが移動前：３３.１ｍと移動後：４１.５ｍ、周波数（時間）１２Ｈｚの計測で移動前〜移動後で１ピッチ〜４ピッチ目とすると、（１）式より移動した移動距離を求めると、
移動距離＝４１.５ｍ−３３.１ｍ＝８.４ｍ  ・・・（４）
計測ピッチ間隔＝４ピッチ目−１ピッチ＝３ピッチ
となる。
この２点間の計測周波数の計測ピッチ間隔では、（４）の移動距離からピッチ間の平均移動距離を求めると、
平均移動距離＝８.４ｍ÷３ピッチ≒２.８ｍ
となり、（２）式からピッチ間の平均速度を求めると、
平均速度＝２.８ｍ×１２Ｈｚ≒３３.６ｍ／ｓ
となる。これを平均時速に換算すると、
平均時速＝３３.６ｍ／ｓ×３６００ｓ≒１２１ｋｍ／ｈ  ・・・（５）
となり、（５）から移動前後の区間を平均時速１２１ｋｍ／ｈで走行したことが計測される。また、移動距離から物体の速度を時速換算して計測時間を以て平均時速１２１ｋｍ／ｈが求められる。このように、車両までの任意の２点間の距離データを用いて、車両の時速を演算することができる。
【００２６】
［演算例３］
ここで、本実施例による車両の時速計測における精度について確認をする。例えば、レーザセンサの測距による距離の誤差が±１０ｃｍの場合、移動距離と時速の誤差を求める。
上述の（３）の演算結果から、移動距離は前述の（１）式、測距データの距離の誤差について（２），（３）を用いて演算すると、
（ａ）時速１３０ｋｍ／ｈでは、移動距離３.０ｍであり、
距離の誤差−１０ｃｍでは、移動距離２.９ｍ、時速１２６ｋｍ／ｈとなり、
距離の誤差＋１０ｃｍでは、移動距離３.１ｍ、時速１３４ｋｍ／ｈとなる。
そして、
（ｂ）時速１００ｋｍ／ｈでは、同移動距離２.３ｍであり、
同誤差−１０ｃｍでは、同距離２.２ｍ、時速９６ｋｍ／ｈとなり、
同誤差＋１０ｃｍでは、同距離２.４ｍ、時速１０４ｋｍ／ｈとなる。
更に、（ｃ）時速６０ｋｍ／ｈでは、同移動距離１.３９ｍであり、
同誤差−１０ｃｍでは、同距離１.２９ｍ、時速５６ｋｍ／ｈとなり、
同誤差＋１０ｃｍでは、同距離１.４９ｍ、時速６４ｋｍ／ｈとなる。
各速度帯の演算による時速は、（ａ）１２６〜１３４、（ｂ）９６〜１０４、（ｃ）５６〜６４ｋｍ／ｈであることから、レーザセンサの測距による誤差から演算される時速計測は、±４ｋｍ／ｈの誤差範囲の精度であることが分かる。
【００２７】
次に、交通流の計測について説明する。
［計測例１］
交通流データとは、単位時間当たりに計測領域を通過する車両の台数をいう。本実施例では任意に設けた計測領域の走行車線についてレーザビームを照射して、交通流を計測し、１時間当たりの通過車両の台数や、一定速度以上での通過車両の台数について測定する。交通流の測定は、測定位置ｘを固定して実施する。ここで、１時間当たりの通過車両の台数の測定について説明をする。
入力部４により測定時間が指定される。データ処理部２は、ポイントデータＤＢ７０２を検索して、指定された時間間隔に関して該当する固有ＩＤの車両のデータを全て得て、固有ＩＤが付与された車両の数を合計して車両台数を求める。そして、求めた車両台数を表示部６に表示すると共に、指定時間ごとに求めた演算結果（通過台数、単位時間当たりの台数、及び車両の時速）９４を交通流データＤＢ７０４に記憶する。
図１１に交通流データＤＢ７０４の例を示す。例えば、測定の時刻＃Ａ＋Ｂまでを対象にした測定で、通過した車両台数が得られた場合の１時間当たりの通過車両の台数は、測定時刻Ａ、時刻Ｂでの通過した車両台数の総和÷２から演算され、（２６１＋２４３）÷２＝２５２台として求められる。
【００２８】
［計測例２］
ここでは、一定速度以上での通過車両の台数の測定について説明する。
車両速度は、任意の２点間における距離データに基づいて演算されるため、測定の基準位置手前に測定開始ポイント（図示しない）を設けておき、基準位置にて当該車両が走行する車線において車両速度を演算する。
データ処理としては、前述の１時間当たりの通過車両の台数の測定の処理に加えて、入力部４により測定する速度範囲として時速を設定しておく。データ処理部２は、ポイントデータＤＢ７０２の判定結果にて、固有ＩＤが付与された車両の時速を演算し、設定の速度範囲にある車両の台数を計数して、その結果を表示部６に表示する共に、演算結果９４を記憶部７の交通流データＤＢ７０４に記憶する。
【００２９】
交通流は、走行車線２０１について時間当たり、又は車線当たりなどの一定条件に走行する車両２０３の流量を計測することで、交通渋滞や騒音や排出ガスによる大気汚染を軽減する対策などに利用される。先述の通り、車両を特定するため物体ＩＤを付与して経時的に監視する方法の他、計測ポイント２０２において、最上のレイヤ４を大型車両の高さ（例えば、３.０ｍ）に設定し、これが測距される車両の台数や、車線を計測する方法が考えられる。これは、レーザセンサ１を走行車線２０１に沿って設置し、常設にて長期に俯瞰する計測方法も有る。
例えば、一般道における車両の時速計測の場合、レーザセンサから対向位置に反射物を設置できる場合は、走行車線が決められた高速道路と同様、予め背景データの取得が可能となる。制約条件がある場合は、車線を示す白線や黄色線の位置を予めレーザセンサにて測距して、これを車両の時速計測する計測領域の目安値とする方法がある。
【００３０】
次に、図３を参照して、複数のレイヤによる車両の端を捉えた位置データの取得について説明する。
（Ａ）は、計測対象の車線を走行する車両を遠方向から捉えたイメージである。これは、車両の測距対象領域である走行車線の背景データとして予め取得することで、走行車線を通過した車両を的確に捉えることができる。
（Ｂ）は、走行車線を走行する車両についてレーザセンサの複数レイヤにおけるレーザビーム照射のイメージである。走行車線３０１を走行する車両を経時的に測距する場合、複数レイヤの照射位置は、レーザセンサから車両までの距離により位置が経時的に変化する。例えば、レイヤ２にて車両の車両端を捉える水平位置にレーザビームを照射することを想定する。
（Ｃ）は、車両の片端を捉えて測距する場合の複数レイヤによるレーザビーム照射のイメージである。走行する車両を経時的に測距する場合、車両が走行車線３０１を左右に移動することを想定した位置情報の取得ポイントを示す。
車両端の測距データを経時的に監視することで、走行車線３０１を的確に把握できると共に、車両が走行車線３０１を移動したことを検知した場合でも、車両端の測距データに基づいて、車両の動きに追従してその車両の時速を演算することが可能である。
【００３１】
図４は、車両接近によるレイヤ４〜１の測距位置の変化を示す。
この例は、走行する車両の時速計測に際して、路面よりレイヤ４〜１を割り付け、４本のレイヤを有するレーザセンサを用いて、レイヤの位置が変化する様子を示す。図中の各レイヤ上の四角Ｘ４〜Ｘ１は、各レイヤが高さ方向において検知する車両への位置幅を示したもので、車両を測距するためにレーザビームを照射する位置や角度によって幅は異なってくる。
図中（Ａ）〜（Ｃ）は、４本のレイヤを有するレーザセンサに向かって車両が接近する場合の測距されるレイヤ位置が経時的に変化する様子を示す。
（Ａ）は、車両を検知した最初の状態を示す。レーザセンサ１、カメラ８に対して、車両２０３は、レーザセンサ１の計測可能範囲として４０ｍを想定した遠方にあり、路面に近いレイヤ１は車両の位置を捉え、レイヤ４は車両の上空を捉えている。そして、経時的な測距によってレイヤ３は車両全面からボンネットの位置を、レイヤ２は車両端を捉えている。
（Ｂ）は、車両が前進した状態を示す。レイヤ４は車両全面からボンネットの位置を捉え、レイヤ３は車両全面を捉えている。また、レイヤ２は車両端を捉え、レイヤ１は車両下部を捉えている。この時点まで、レイヤ２によって車両の両端、若しくは片端の位置が測距されており、車両の幅についてのデータを採取することができる。
（Ｃ）は、更に車両が前進した状態を示す。レイヤ４，３は車両全面からボンネットの位置を捉え、レイヤ２，１は車両端を捉えている。この時点で、レーザセンサ１の近傍に設けられるカメラ８により、走行状況の画像取得をする測定ポイント２０２に到達時点で画像が取得できる。
このように、車両が当初の走行車線から隣の走行車線へ移動しても、レイヤ２が車両端を捉えていることで車両の移動後の位置を把握することができる。そのため、対象とする車両を正しく認識して、その車両の時速を計測することが可能となる。
【００３２】
次に、図５のフローチャートを参照して、車両の時速演算の処理動作について説明する。
先ず、路面から高さ方向にレイヤ４〜１を有するレーザセンサ１を対象とする計測場所（車線が見渡せる場所）に設置し、初期設定として、計測領域（即ち距離計測範囲）の設定、測距条件や計測方法などの設定を行う（Ｓ５０１）。この設定は、管理者が入力部４から必要なデータ及び指示を入力すると、設定制御部３がレーザセンサ１の測距部１０および検知部１１の条件を設定することで行われる。
【００３３】
次に、レーザセンサ１が駆動して測距を開始すると、４本のレイヤ４〜１から走行車線の方向に向けてレーザビームが照射されて、４つの各測距部１０は、計測領域を走行する車両及びその周辺及び前面から、距離データ及びエコーデータを含む測距データを取得する（Ｓ５０２）。
各検知部１１は、取得した測距データから計測領域内に車両が検知されたかを判断する（Ｓ５０３）。判断の結果、車両が未検知の場合はＳ５０２へ遷移して測距データの取得を継続する。一方、車両を検知した場合は、Ｓ５０４へ遷移する。ここで、検知部１１による車両検知は、図３乃至図４を参照して説明したように、計測領域の車線を走行する車両に向け照射された複数のレイヤとエコーから取得される測距データに基づいて車両を車両端にて捉える。この時、レーザビームの照射について対象の車両までの距離に応じた垂直位置（高さ）に設置（例えば、乗用車の車両端を捉える場合は、垂直位置を１ｍの高さに設置）することで、物体を認識するために予め対象物体の大きさを示す物体情報ＤＢ（図示しない）の登録を不要とし、車両を検知する。
【００３４】
車両が検知された場合、データ処理部２は、各測距部１０で測距された距離データ及びエコーデータを含む測距データを、検知部１１を介して取得して、測距データＤＢ７０１に経時的に記憶する（Ｓ５０４）。そして、データ処理部２は、隣接する距離データ及びエコーデータを用いて統合処理して、車両の位置を示す三次元の（ｘｙｚ）座標変換して当該車両に関するポイントデータを生成する（Ｓ５０５）。求めたポイントデータ及び距離データ等のデータはポイントデータＤＢ７０２に記憶される。また、データ処理部２は、ポイントデータＤＢに記憶された距離データを用いて車両の時速を演算し、求めた時速をポイントデータＤＢに記憶する（Ｓ５０６）。車両の時速の演算は上記した例による。
ここで、統合処理とは、複数レイヤの測距部１０及び検知部１１を通して取得された各レイヤの距離データ及びエコーデータに対して適用して、全ての三次元座標データ及び角度分解能から同じと判断されたものを同一のポイントデータとする処理である。例えば、図１０の距離データ１０１（３５.４２ｍ）とエコーデータ１０２（３８.５４ｍ）を統合処理して、三次元座標（ｘｙｚ）データの近い距離を角度分解能＃００１を同一のポイントデータとする。
【００３５】
データ処理部２は更に、車両の三次元座標データを基に同一車両を判定して、同一車両ごとに固有のＩＤ（車両ＩＤという）を付与して、時速データ等に車両ＩＤに対応付けてポイントデータＤＢに記憶する（Ｓ５０７）。データ処理部２はまた、車両の方向と車両の両端、若しくは片端から車両位置の演算結果と一段階前に演算された同一車両位置とを対応づけて車両の走行軌跡を認識する。そして、ポイントデータＤＢ７０２を検索して、前演算の検知結果から位置の近い車両を求める。
ここで、車両の走行軌跡は、車両ＩＤ：００１の（ｘｙｚ）座標、及び距離データを繋げる作用により判定結果から、速度の軌跡を繋ぐことができる。この時、経時的に演算される車両の時速は、ポイントデータＤＢ７０２に記憶されているので、入力部４からの指定条件に従い、ポイントデータＤＢ７０２を読み出して時速の表示が可能である。
【００３６】
上記同一車両の判定（Ｓ５０７）による判定の結果、同一でない場合は、死角を走行していた車両と判断して、その車両の時速は演算しない（Ｓ５０８）。一方、同一車両と判定の場合は、ポイントデータＤＢ７０２に記憶された当該車両の時速を読み出して、表示部６に表示する（Ｓ５０９）。最後に、計測の終了を判断して（Ｓ５１０）、計測を継続する場合は、Ｓ５０２へ遷移する。
【００３７】
ここで、同一車両の判定についてポイントデータＤＢ７０２を用いて説明する。例えば、
（a）角度／分解能＃：−４９.５°／００１、距離データ：３５.４２ｍ、時速１３４.７８ｋ／ｍ、レーザセンサからの物体における（ｘｙｚ）縦横高における位置座標：縦：３５.４２ｍ，横：３６.３１ｍ，高さ１.０ｍと、
（b）角度／分解能＃：−４８.４°／００１、エコーデータ：時速１３８.６７ｋ／ｍ、（ｘｙｚ）座標：縦：３８.５４ｍ，横：３９.５０ｍ，高さ１.０ｍと、
(c)角度／分解能＃：−４７.１°／００１、エコーデータ：時速１３９.１ｋ／ｍ、（ｘｙｚ）座標：縦：３２.１１ｍ，横：３２.９１ｍ，高さ１.０ｍについて（ｘｙｚ）座標、及び距離データを監視して、同一物体の移動であるとして軌跡を繋げる作用により、判定結果で車両ＩＤ：００１の同一車両を認識する。
【００３８】
［他の実施例］
上記実施例では、検知部１１が、測距データに基づいて車両を検知する度にカメラ８でその車両を含む画像データを取得するように制御されるが、他の実施例によれば、距離データ９２から演算された車両の時速が一定値を超えたと、データ処理部２が判定した場合に、カメラ８を制御して当該車両を含む画像データを取得して、画像データＤＢ７０３に格納することが可能である。この場合、画像データＤＢ７０３に格納される当該車両の画像データには、ポイントデータＤＢ７０２に記憶するときに、当該車両に付与された車両ＩＤと関連付けられた（例えば同一の）ＩＤが付与されて、記憶される。これにより、その後、当該ＩＤをキーにして、ポイントデータＤＢ７０２及び画像データＤＢ７０３を検索して、速度超過した対象の車両を読み出して、車両ＩＤに対応した車両の速度と車両を含む画像データを表示部６に表示することが可能となる。
【００３９】
本実施例の交通流計測システムによれば、計測領域に対して路面より高さ方向に複数のレイヤを形成するようにレーザビームを照射して、複数のレイヤごとの測距データを取得する。更に、計測対象の物体よりも手前に存在する物体までの測距データであるエコーデータも取得する。そして物体までの測距（距離）データとエコーデータの複数のポイントデータから、角度毎に１つの測距データに統合処理ことにより、１本のレーザビームを照射した場合に比べて、物体の形状におけるレーザセンサの反射率の変動を最小限にするという効果が得られる。
【００４０】
また、車両の計測領域外の車線への移動や複数車線に複数車両が並行に走行する場合、車両の移動に追従して個別に車両の位置を認識することにより、遠方から捉えた車両について測距データから正確な車両の時速を計測し、演算による時速計測を対象外とすることの効果を得る。例えば、車両の時速計測の開始時に走行車線１を車両Ａ，Ｂが、走行車線２を車両Ｃ，Ｄが走行する場合、計測開始当初に、車両端を以て車両Ａ〜Ｄの位置を捉え、経時的に測距されるポイントデータ（時間差の物体の位置）から車両の時速を演算して計測する。
計測開始からの時間経過にて、計測中に走行車線２から走行車線１に車線変更をした車両Ｃが有る場合と、走行車線２から外れた車両Ｄが有る場合、計測対象を走行車線１，２とすると、車両Ａ，Ｂと、先に計測開始時点で把握された車両Ｃの時速も演算され、レーザセンサから一定距離地点を計測ポイントと定義すれば、ここに至った時点での車両Ａ，Ｂ，Ｃの時速計測の結果が出力され、車両Ｄを除外する。このようにして、車線上の車両の計測結果を良好に求めることができる。
【００４１】
更に、レイヤ４，３とレイヤ２，１をペアとする測距データと、エコーデータにおけるエコー１：レーザセンサのガラス近傍の物体、エコー２：物体との間の雨粒などの物体、エコー３：背景よりも前方の物体にて捉えられた、最大４本の物体ポイントデータが取得できる。そして、センシングの一角度での測距データにおいては最大１２ポイント（＝４本のレイヤの測距データ×各レイヤでの３本のエコーデータ）となる場合がある。例えば、角度ｎ°の測距データ１２箇所のポイントと、０.１２５°ずれた測距データ１２ポイントの内、数ポイントの集まりが同一物体を示す場合、集まりのポイントをクラスタリングにて同一物体と見なし、統合処理することで同一物体や背景よりも手前に存在する物体を検知することが可能である。
【００４２】
また、走行車線を背景データとして予め取得して走行車線に計測範囲に設定し、計測範囲内における物体検知において複数のレイヤの測距データを利用して各車両の車両端を個別に検出することにより、同一走行車線上に存在する複数車両から車両を的確に検知できる。これにより、特定の計測車線を設けた場合においても、良好に車両の時速計測ができる効果が得られる。
【符号の説明】
【００４３】
１：レーザセンサ    １０、１０１〜１０４：測距部    １１、１１１〜１１４：検知部
２：データ処理部    ３：設定制御部    ４：入力部    ５：画像取得部    ６：表示部
７：記憶部          ８：カメラ
９２：測距データ    ９３：表示データ    ９４：演算結果    ９５：画像データ
７０１：測距データＤＢ    ７０２：ポイントデータＤＢ    ７０３：画像データＤＢ
７０４：交通流データＤＢ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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